探究人工智能背景下大数据处理与实时分析技术

随着移动互联网的快速发展，数据信息资源实现了海量递增，出现了数据处理效率低、资源消耗大的问题。在人工智能背景下，积极推进大数据处理与实时分析技术极为重要。现阶段，人工智能技术具备良好的数据处理能力，该技术可优化数据处理速度，提升数据分析的精确度。在大数据处理领域，利用智能决策，提升数据处理效率与准确性，从而为企业数字化转型提供支撑。

一、大数据处理技术

（一）大数据处理技术的概念

大数据有着庞大的数据体量、多样化的数据类型以及密度低的数据价值，大数据作为一个数据集合，不仅涉及传统的结构化数据，也涉及图像、文本等非结构化数据。大数据技术作为一套处理数据的技术体系，采取分布式架构和并行计算方法，能够存储、分析、处理海量数据。大数据技术支持文本、图像、音频的数据处理，技术具有高度的扩展性和实时性，能够保障数据处理的精确度。

（二）大数据处理技术的特点

大数据处理技术可实现分布式存储，实现数据多节点分散存储，通过此种处理方式，能够显著提升数据处理效率。现阶段，主要应用的分布式存储系统为 NOSQL 数据库、GFS、Hadoop、Spark 等。另外，大数据分析处理技术可以在海量数据资源中，进行数据挖掘、统计分析，有效拓宽了数据的应用广度，利用机器学习、深度学习等算法，实现数据信息的提取，在众多领域中广泛应用。如金融行业实现风险管理、客户行为分析，如电商和营销实现客户体验的提升。在医疗领域可实现疾病预防、个性化治疗。

（三）大数据处理技术发展历程

大数据处理技术的发展历程从传统向现代方向转变。传统阶段，大数据处理技术通过集中式计算模式，这一阶段大数据处理存在性能上难以突破的瓶颈。伴随着科学技术的发展，海量数据资源同步更新，数据进入高速增长阶段，产生大数据处理技术，如 Hadoop 能够较好地提升数据处理能力。经过技术的不断发展，如 Spark 内存计算机框架出现，数据处理效率再次得以提升。Cassandra 适应多样化数据类型，奠定了现代大数据处理技术，在多个领域发挥作用。

（四）大数据处理技术面临的挑战

现阶段，大数据处理技术在发展的过程中，还存在许多问题。具体表现为，第一，数据质量问题，在大数据当中，部分数据出现噪声、冗余，数据的准确性欠佳。第二，数据隐私保护问题，随着信息网络技术的发挥，保障用户数据的安全性成为重要方面，第三，数据处理的高效性，部分应用场景，需要数据响应的及时性。

二、大数据实时处理关键技术

（一）实时查询技术

实时查询技术指的是利用信息查询、索引优化实现针对大数据的快速检索。关于索引优化技术，能够实现针对数据的毫秒级查询，该技术应用倒排索引结构，利用布隆过滤器对于数据的合理性进行判别，将文档信息映射到词项，从而提升查询效率。利用合并树索引结构实现数据输入的性能的提升，针对数据完成读与写的同步输出。有效利用分布式查询计划生成算法，针对大数据进行有效查询，将查询结果进行合理化分解。除此之外，还可以利用列式存储技术，有效节约重复查询成本。

（二）实时数据分析技术

实时数据分析技术可针对海量化数据资源进行清洗、整合和分析，从而在有限的时间范围内提供相应的决策支持服务。实时数据分析技术有效揭示数据信息，实现急速响应，帮助企业捕捉时效性，有效预防风险发生，大幅度提升操作效率。实时数据分析能够吸纳大量的数据信息以及实现低延迟。其中，发挥低延迟特性，有效缩短数据输入到输出的时间。吸纳大量的数据信息指的是利用大数据实时处理关键技术进行数据信息的录入。实时数据分析技术可有效用于网络安全监控领域、金融交易系统。实时数据分析技术具有良好的连续性和动态性，即能够处理数据流、调整数据处理流程。

现阶段，实时数据分析技术在硬件层面，实现低延迟分析，依赖于优秀的网络设施。在软件层面，依赖 Apache Storm 和 Apache Kafka等平台，对于收到的数据立即分析。这些平台支持复杂事件处理，实现数据的顺时应用。

（三）分布式存储技术

分布式存储技术可实现针对数据的快速访问，实现数据的持久化以及快速访问。HDFS 采用主从架构，有效利用多副本机制开展信息资源存储，进行有效的数据读取与复写的操作。以 Redis 和Memcached 为例，能够实现数据存储效率的提升，满足高并发访问需求，确保数据多个节点的同步更新，利用异步复制机制提升性能。

三、大数据处理技术在人工智能中的应用

（一）大数据处理技术应用深度学习

大数据能够给予用户多样化、多类型的信息，促使模型学习特征更为复杂、抽象，使得模型更为泛华抽象。在深度学习领域，提高模型性的核心点在于处理大规模数据集。通过分布式计算技术，在处理大数据时，利用多个处理器进行数据处理工作，优化训练时长，提高模型训练效率。另外，在大数据背景下，利用高性能计算实现复杂模型架构，推动算法的进步。

（二）大数据处理技术应用数据预处理和清洗

大数据信息处理的质量对机器学习模型的训练效果能够起到一定的影响作用。在大数据背景下，为了提升信息输出效率，需要完成对数据的初步筛选和清洗。以大数据处理技术的自动化预处理工具为例，可以针对数据信息进行有效的读取和识别，对于数据信息进行相应的错误更正，使得数据格式趋向标准化，弥补数据信息的缺失值，保障数据的正确率。自动化预处理工具能够支持高速计算性能，提高预处理的速度和准确性。

（三）大数据处理技术优化机器学习算法

大数据处理技术可实现算法优化，如实现算法的并行化处理。用户应用大数据处理技术在多个处理单元共同开展计算任务，处理数据集，实现算法处理效率的提升。另一方面，数据模型的扩展具有重要意义，在大数据处理技术的支持下，数据处理模型能够具有良好的扩展性，数据模型能够随着数据规模的扩大而扩展，提高模型训练效率。大数据处理技术为人工智能发展提供技术保障。

四、实时数据分析技术在人工智能中的应用

（一）实时预测与决策

实时数据分析技术可以针对大数据信息及时处理和分析，针对数据资源实时监测和分析，进而为决策提供相应的支持。在实时推荐系统中，实时数据分析技术根据用户的行为进行分析，从而为用户推荐喜欢的商品，使得用户在应用系统的过程中，感受到相应服务质量水平。以智能交通管理系统为例，交管工作人员可以利用实时数据分析技术，实现交通管控，合理规划信号灯，完善路线改良，动态监控交通流量，降低事故发生概率，提升道路通过率。

（二）智能监控与报警

在人工智能背景下，大数据实时分析技术可实现监控与报警。通过大数据实时分析技术，对多个传感器数据进行分析支持，智能监控与报警系统能够及时监测异常状况。具体而言，大数据实时分析技术能够在异常检测领域快速识别设备情况，能够快速地识别设备存在的潜在故障问题，让维修团队进行相应的调整，降低故障发生几率，避免设备出现非正常波动。另外，大数据实时分析技术可通过安全预警系统，监控外在安全威胁，从而最小化潜在损害。

（三）实现自适应系统

在人工智能背景下，自适应系统能够有效开展实时数据分析。自适应系统可以参考动态化的数据进行相应工作内容的安排，有效进行资源分配，从而良好地应对周围信息资源的变化，例如，适应个性化用户体验。动态资源分配可以适应数据中心，在人工智能背景下，自适应系统能够依据资源使用情况进行资源配置，依靠实时数据分析技术，提升资源使用效率，发挥人工智能的关键作用，实现高效决策支持。随着人工智能领域的扩展，自适应系统将会持续发挥重要作用。

五、应用案例分析

（一）金融风控实时处理

以中国农业银行为例，在人工智能背景下，大数据处理技术可实现风险防控。中国农业银行依托大数据实时风控平台，平台依托分布式实时计算技术，对于用户账户变动、资金交易频率、交易地点进行实时监控，构建了反欺诈、反洗钱防线。然而，随着经济的高速发展，模型更新周期较长，新型金融欺诈手段也不断演变，需要及时应对欺诈手段。另外，大数据处理系统在处理多层嵌套的复杂关联交易时，还需要提升操作空间，尤其是扩展交易识别范围。除此之外，现阶段，跨机构间数据共享机制还不够健全，不利于实现良好的反欺诈效果。

（二）电商平台实时分析

以京东为例，京东创立了以实时数据为支撑的智能运营体系，在整个物流管理体系中进行良好的推进。京东平台应用流计算引擎，构建了端口对端口的平台，针对全国的订单数据进行统筹管理规划。根据京东的报表数据，在人工智能技术的支持下，京东平台库存周转率提高了 25% 。在大数据处理技术的支持下，京东物流构建补货预测模型，将数据分析响应时间缩减到秒。现阶段，京东物流平台还存在以下问题，第一，供应商系统存在异构性，数据分析结果的稳定性欠缺，数据标准化程度低。第二，大数据处理技术，在处理以往数据的关联性上还较为欠缺，不易对历史数据的价值进行深入分析。第三，在特殊节日，系统弹性扩容能力存在应对不足的问题。

（三）工业数据实时监控

关于工业数据实时监控，以某市钢铁集团为例，该集团积极采取数字化转型。针对 2023 年的数字转型报告研究可以发现，大数据实时监控平台采取边缘计算架构，对温度、压力、能耗等信息数据进行搜集，以边缘节点为依托。大数据实时监控平台能够针对能源消耗设备，进行设备功能的异常识别，并对设备能耗进行监测。在产品质量把控环节，大数据实时监控平台拓展出以工艺参数为指向的质量预测模型。在大数据处理技术的支持下，针对数据进行整理，利用算法进行故障识别，实现对于高炉、转炉等能源消耗设备故障的预测性维护，降低非计划停运时间。现阶段，大数据处理技术应用于实时监控平台，存在以下问题。第一，钢铁集团的现场工作环境较为复杂，因此，无法较好地进行边缘节点数据采集，这会影响数据的分析精度。第二，目前，故障预测模型还不具备良好的匹配性，不能全面适应新设备，因此，在预测准确性上需要持续改进，第三，提升多源异构数据的融合处理效率，如处理视频、声音等数据材料时，速度就较为缓慢。

（四）重大直播节目实时分析

大数据处理与实时分析技术可应用于重大直播节目。例如，2025年中央广博电视总台春晚，采取“大屏 + 竖屏 + 社交屏”的方式，大数据实时分析呈现系统进行新媒体矩阵数据指标展示，系统运行过程中，进行数据高效流转的科学设计，提供贴近实际的数据服务。数据在汇聚上，大数据实时分析技术从业务、技术上共同推动，然而，因为上游系统建设时期不一，导致工作相对繁杂。为了保障数据源稳定，需要及时交换数据。另外，随着主流媒体系统的变革，系统还需要进行迭代升级，围绕数据资源、业务流程进行拓展。具体而言，数据资源已成为支撑节目运营效果的生产资料。数据服务上为系统用户提供及时的数据服务。业务流程减少人工报送、审核环节的时效性。

结语

在人工智能的背景下，大数据处理技术在人工智能中的应用，主要表现为深度学习、数据预处理和清洗、优化机器学习算法。实时数据分析技术在人工智能中的应用，主要表现为实时预测与决策、智能监控与报警、实现自适应系统。大数据处理与实时分析技术可应用于金融风控实时处理、电商平台、工业数据实时监控、重大直播节目等领域，其推动人工智能的进一步扩展，为社会发展奠定技术方面的支持。

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作者简介 : 张国丰 (2003-10)，男，山东日照人，汉族，就读信息工程学院，本科生。